随着科技进步和城市轨道交通的飞速发展,近年来全国各大中城市基础工程建设均大规模建设地铁项目,同时既有地铁隧道附近也在建诸多高层建筑物,其建设过程中既有地铁隧道受到影响并发生不同程度的沉降或者位移等变形现象,也会因此产生裂隙伴随渗水情况发生。这些变形如果不加以重视,长此以往可能以少积多,对既有隧道的安全性和稳定性带来破坏,严重的将会发生对社会、经济带来损失惨重的安全事故。基于变形监测的需求,三维激光扫描技术以其特有的速度、精度兼备和无接触式数据采集的优势,成为了变形监测领域又一项新技术领衔代表。但随着该项技术的不断更新,获取的点云数据数量巨大,后期处理相当耗时费力,该项技术正面临巨大挑战。因此本文着重介绍一种基于总体最小二乘(TLS)和加权主成分分析(WPCA)技术的点云切片算法,用于对隧道测段的原始点云进行分割处理,便于提取相关信息以供变形分析使用。同时本文以武汉某既有地铁隧道(隧道正上方有在建高架桥施工)为例,对点云切片技术在隧道变形监测中的应用进行探讨,论文的主要工作如下:(1)以总体最小二乘法为基础,利用经预处理后的隧道数据,先后拟合了隧道的底面平面和顶面平面,并以公式的形式表示出来。(2)采用加权主成分分析法,求取道内壁点云的法向量并建立数据集,在此基础上进行基准面的获取。考虑到基准面法向量与隧道内壁点云法向量之间的夹角最好不超过2°的原则,筛选到适合用于点云切片的最佳基准面。实例结果计算表明,选取的最佳基准面的法向量与其对应点的法向量夹角余弦值符合要求。(3)将采集时间间隔两小时的隧道点云数据代入计算,对隧道切片进行重心坐标的提取、底面距和顶面距的求取,从而开展对既有隧道的变形监测。(4)基于数值分析中曲线拟合的思想,对隧道弯道的轴线采用空间圆曲线拟合实验,并成功对隧道切片轴线进行提取,通过对比两期数据的隧道轴线变形情况对隧道整体变形趋势进行判断。